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基于Vitis AI的语义分割网络加速器研究与实现
文献摘要：
本文基于Xilinx Vitis AI对语义分割网络U-Net进行网络定点化、深度学习处理单元DPU定制、软硬件协同优化等加速方法,最终在Xilinx ZCU102异构平台上实现了语义分割加速器的设计,在较低的精度损失下降低硬件资源消耗,完成了整个U-Net网络的软硬件系统开发.实验结果表明,整个U-Net网络硬件加速器的处理帧率可达42 fps,证明了该神经网络加速方案的有效性.
文献关键词：
现场可编程门阵列;深度学习处理单元;语义分割;Vitis AI;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李慧琳;柴志雷
作者机构：
江南大学人工智能与计算机学院,无锡214122;江苏省模式识别与计算智能工程实验室
文献出处：
引用格式：
[1]李慧琳;柴志雷-.基于Vitis AI的语义分割网络加速器研究与实现)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(07):17-20,25
A类：
B类：
Vitis,语义分割网络,研究与实现,Xilinx,Net,定点化,深度学习处理单元,DPU,软硬件协同优化,加速方法,ZCU102,异构平台,精度损失,硬件资源,资源消耗,硬件系统,系统开发,硬件加速器,帧率,fps,神经网络加速,现场可编程门阵列
AB值：
0.365799
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